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关键词： 高质量发展   网络技术   产业创新   协同机制  

摘要： 随着我国经济进入高质量发展阶段,网络技术和产业创新深度融合成为推动经济高质量发展的关键。为探索网络技术与产业创新的协同机制,本文从技术创新协同、商业模式创新协同和产业链协同三个维度切入,系统分析了网络技术和产业创新协同发展面临的挑战和机遇。在此基础上,提出了完善顶层设计、加大研发投入、优化创新环境、加强人才培养、推动开放合作等一系列政策建议,以期为推动网络技术和产业创新协同发展提供参考,为实现高质量发展贡献智慧和力量。

关键词： 日志异常检测   日志分析   图神经网络   混合特征提取   数据不平衡  

摘要： 针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性,导致异常检测准确率低的问题。提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。构建混合日志图构建模块,通过混合特征提取模块提取日志数据的语义信息、日志序列和时间结构,增强日志特征间的关联性,并采用日志图构建模块构建日志图,有效保留空间结构特征。设计平衡日志图生成模块,解决不平衡的日志数据导致检测结果偏向多数类问题。采用图日志异常检测模块进行异常检测。使用BGL、Thunderbird和HDFS三个公共数据集对HBGATLog进行验证,实验结果表明,F1 score分别达到了99.0%、98.7%和98.1%。证明HBGATLog不但能够解决日志数据不平衡问题,充分考虑日志数据特征的关联性,而且有效降低了漏检率。

关键词： 网络故障   网络服务   数字化转型   工业和信息化部   融合应用   应用案例   垂直行业  

摘要： 在5G时代,行业应用的广度和深度得到了显著提升。工业和信息化部公开数据显示,截至2024年9月末,5G已融入97个国民经济大类中的80个,应用案例数累计超10万个,在工业、矿业、电力、港口、医疗等重点行业实现规模复制,应用赋能作用逐步彰显。为了确保网络服务的高质量和高可靠性,多种协议技术与5G新技术的融合应用已成为垂直行业数字化转型的必然趋势。

关键词： 主动配电网   不确定性   复合高斯混合模型   全局电压灵敏度   电压越限  

摘要： 高比例分布式电源(distributed generation,DG)的随机性加剧了主动配电网(active distribution network,ADN)电压波动,并使ADN电压安全分析愈加复杂,故提出了一种基于复合高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的全局概率电压灵敏度分析方法。首先推导基于节点道路交集阻抗的ADN全局电压灵敏度解析模型,量化所有节点功率波动对节点电压的影响。考虑到多个节点注入功率不确定性的叠加影响下,电压波动呈现非高斯分布特征,采用高斯混合模型刻画DG和负荷预测误差的概率特征。然后,基于全局灵敏度矩阵对DG和负荷预测误差GMM的仿射变换,构建源荷功率波动与电压波动的概率解析式。最后,推导DG和负荷不确定性对电压波动综合影响的复合GMM特征函数,建立基于复合GMM的全局概率电压灵敏度分析模型。算例结果表明,所提方法能够反映所有节点注入功率波动对节点电压波动影响的概率特征,可快速准确计算出ADN电压运行的越限概率。

关键词： 网络交易监管   查办案件   案件查办   监督管理办法   网络监测   执法效能   落地见效   联合培训  

摘要： 近年来,四川省市场监管局围绕提升网络交易监管执法效能,突出“点、线、面”结合,加强监管和执法的衔接,联动出击查处各类网络交易违法违规行为,取得一定成效。突出完成重点任务,用好目标“指挥棒”。加强研究依据《电子商务法》和《网络交易监督管理办法》查办案件中的难点问题。举办网监、执法条线联合培训会,让监管和执法办案人员熟悉网络监测和案件查办技巧。

关键词： 覆冰预测   随机配置网络   集成学习   预测模型   多尺度融合  

摘要： 对输电线路进行覆冰预测是保障电网安全运行的关键技术。由于需要综合考虑地形和气象变化等的影响,覆冰预测是一项具有高维非线性、多模态异质性的复杂任务。本文提出了一种基于集成随机配置网络的深度学习方法预测输电线路覆冰。首先根据多尺度融合的小波模极大值进行覆冰图像数据边缘检测,提高覆冰线路识别的准确率;然后考虑历史观测数据中的微地理和微气象等特征,通过多种特征要素组合构建Boosting集成学习框架下随机配置网络预测模型,预测输电线路覆冰情况。算例分析结果表明,本文提出的集成模型优于单一模型,可以有效实现覆冰输电线路识别和厚度预测,提高了模型泛化能力和覆冰灾害预测精度。

关键词： 行业转型   数字化进程   运维模式   赋能   追加投资   三大运营商   新兴技术   长远战略  

摘要： 以自智之网驱动数智之变。随着全球数字化进程的加速,以及5G、AI等新兴技术的迭代升级,传统网络运维模式捉襟见肘,自智网络成为行业刚需并加快“蝶变”,赋能千行百业深层次的数智变革。2024年自智网络高速发展。全球91%的运营商制定长远战略并追加投资。我国自智网络产业持续引领全球,三大运营商加速现网部署,赋能行业转型,部分场景已率先达到L4高阶自智。

关键词： 登革热   卫气同病证   气营两燔证   数据挖掘   生物信息学   网络药理学   同病异治  

摘要： 目的探讨登革热的高频证候用药规律,并基于生物信息学及网络药理学方法探讨中药治疗登革热卫气同病证与气营两燔证的作用机制。方法(1)通过数据挖掘分析登革热高频证候用药规律。运用R4.0.2软件进行描述性统计分析及关联规则、核心药物挖掘分析。分别统计登革热高频证型的治法分布、处方分布、药物频次,并基于Apriori算法挖掘高频证型所涉及的关联规则及核心中药。(2)探索卫气同病证与气营两燔证核心中药治疗登革热的机制。进行核心中药活性成分筛选及靶点注释,筛选登革热疾病基因,构建核心中药治疗登革热的“活性成分-疾病靶点”网络。筛选核心中药治疗登革热的关键靶点及其器官表达情况,进行通路注释及生物功能注释。结果(1)登革热高频证型分别是卫气同病证及气营两燔证。卫气同病证药物挖掘得到的关联规则以(葛根、金银花)→黄芩、(甘草、金银花)→黄芩、(甘草、黄芩)→金银花为首,核心中药组成包括黄芩、连翘、葛根、金银花、柴胡、甘草6味药物,槲皮素、山柰酚、熊果酸等在卫气同病证中靶向的治疗靶点最丰富。气营两燔证挖掘得到的关联规则以(赤芍、牡丹皮)→玄参、(赤芍、牡丹皮)→生地黄为首,核心中药组成包括牡丹皮、赤芍、黄芩、连翘、生地黄、玄参、水牛角、知母、甘草9味药物,山柰酚、槲皮素、邻苯二甲酸二丁酯等在气营两燔证中靶向的治疗靶点最丰富。(2)将2221个登革热疾病靶点与不同证型下核心中药活性成分靶点(卫气同病证1201个作用靶点,气营两燔证1248个作用靶点)互相映射,提取到175个卫气同病证及187个气营两燔证的核心中药治疗登革热的潜在作用靶点。提取到5个卫气同病证符合多重科学算法的核心靶点:HSP90AA1、HSP90AB1、PSMB9、PSMB8、SRC,4个气营两燔证符合多重科学算法的核心靶点:HSP90AA1、HSP90AB1、JUN、TP53,共有2个相同的核心靶点,5个不同的核心靶点。槲皮素、山柰酚、熊果酸、木犀草素、异鼠李素可能为治疗卫气同病证登革热的关键活性成分;山柰酚、槲皮素、邻苯二甲酸二丁酯、熊果酸、黄芩素可能为治疗气营两燔证登革热的关键活性成分。HSP90AB1在两个证型靶点中表达量最高,主要表达在肺、肌肉-骨骼、神经、肾上腺4个器官。核心中药治疗登革热的KEGG通路主要与炎症、免疫失衡、血管通透性、血管内皮功能障碍等病理环节相关,气营两燔证核心中药靶点在炎症和免疫调节方面的通路显著性较卫气同病证高。卫气同病证和气营两燔证核心中药靶点共有18条相同的条目,4条不同的条目。对比两个证型,气营两燔证中高表达基因的数目较卫气同病证多,且在炎症和血管内皮功能障碍方面的通路显著性较卫气同病证高。结论登革热临床最常见证型为卫气同病证及气营两燔证,卫气同病证治疗以清热解毒、化湿透表为主,气营两燔证治疗以清热解毒凉血为主。相对于卫气同病证,中医治疗气营两燔证登革热更侧重于抗炎及减轻血管内皮损伤,可能是通过调节IL-17信号通路、细胞凋亡、NOD样受体信号通路发挥药理作用。

关键词： 机器视觉   立体匹配   卷积神经网络   深度学习  

摘要： 在基于深度学习的立体匹配问题中,模型的网络结构、参数设置对匹配精度和匹配效率起到决定性作用。针对现有模型参数量大,精度低的问题,设计一种基于卷积神经网络的视差回归模型。首先,提出了基于扩张卷积和空间池化金字塔的多尺度特征提取网络,提高弱纹理区域的匹配精度;其次,改进了代价体相似度计算步骤,在保证匹配精度的同时,降低模型的参数量;最后,通过采取视差梯度信息和视差回归损失函数相结合的策略,有效地解决了在视差不连续区域中存在的边界信息保留不完整的问题。使用Middlebury数据集对模型进行验证,实验结果表明,相较于现有的立体匹配算法,在精度和速度方面都有所提升。

关键词： 网络谣言   新媒体   法律规制  

摘要： 随着新媒体时代的到来,信息传播的方式发生了翻天覆地的变化,网络环境与信息生态也呈现前所未有的复杂局面。网络谣言作为一种社会现象,在新媒体环境下迅速滋生、传播,对社会稳定、公众信任及个人名誉造成严重危害。目前,我国现行法律对网络谣言的规制欠缺明确、统一的规定,导致在司法实践中如何精确界定网络谣言的边界及其危害程度仍存在诸多模糊地带。文章建议相关部门完善相关法律法规,加强民事责任、行政责任和刑事责任的衔接,形成合力,以便有效遏制网络谣言的蔓延,打击和制裁造谣和传谣的行为。